Çok Kriterli Karar Verme Metodu AHP ve CBS Teknolojisi Kullanılarak Sera Yer Seçimi: Aksu İlçesi Örneği

Yıl 2024, , 184 - 195, 15.03.2024

Eda Bostancı , Önder Kabaş , Ercüment Aksoy

https://doi.org/10.34248/bsengineering.1399640

Öz

Yer seçimi birden çok faktörün ele alındığı karmaşık yapısı olan bir işlemdir. Bu çalışmanın amacı, uzaktan algılama (UA), coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve çok kriterli karar (ÇKK) metodu kullanılarak sera için uygun alanların belirlenmesidir. Çalışma alanı Türkiye’nin seracılık faaliyetlerinin yoğun olduğu bölge olması nedeniyle Antalya ili, Aksu ilçesi seçilmiştir. UA ve CBS veri toplama metotları ile on iki mevcut kriter (eğim, bakı, su, yola yakınlık, nüfus yoğunluğuna yakınlık, toprak özellikleri, nem, yağış, sıcaklık, güneşlenme şiddeti, güneşlenme radyasyonu ve rüzgâr şiddeti), uygun alan seçimini gerçekleştirmek için kullanılmıştır. Kriterlerin ağırlıkları, analitik hiyerarşi süreci (AHP) matrisi ile elde edilmiştir. Tutarlılık oranı (CR) ve tutarlılık endeksi(CI) sırasıyla 0,067 ve 0,099 olarak elde edilmiştir. Çalışma alanı içinde farklı yasal ve yönetmelikler gereği seçim dışında kalması gereken alanlar çalışma alanından maskeleme metodu ile dışarı çıkarılmıştır. Çalışma alanı uygun olmayan, az uygun, orta uygun, uygun, en uygun şeklinde beş sınıfa ayrılmıştır. Bu alanlar sırasıyla 136,51 ha, 751,61 ha, 155,04 ha, 216,41 ha, 411,71 ha’dır. Sera için en uygun alan, çalışma alanının %24.63’ünü kapsamaktadır. Çalışma metodu ile belirlenen sera yer seçimi ile yatırımcının altyapı, enerji ve pazar gibi zorunlu giderlerinin minimuma indirilmesi gerçekleştirilebilmektedir. Ayrıca yer belirleme için gerekli olan verilerin gelecekte güncellenebilir özelikte olması önerilen modelin gelecekte kullanılabilirliğini ve gelişebilirliğini artırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Sera, Yer seçimi, CBS, Uzaktan algılama, AHP, Çok kriterli metot

Greenhouse Site Selection using Geographical Information Sand Multi-Criteria Method: The Case of Aksu

Öz

Site selection is a complex process in which multiple factors are considered. This study aims to determine suitable areas for greenhouses by using remote sensing (RS), geographical information systems (GIS) and multi-criteria decision (MCD) methods. Aksu district of Antalya province was selected as the study area because it is the region where greenhouse activities are intensive in Türkiye. Twelve existing criteria (slope, aspect, proximity to water, road and population density, soil properties, humidity, precipitation, temperature, insolation intensity, insolation radiation and wind intensity) were used to select suitable areas for greenhouses with UA and GIS data collection methods. The criteria weights were obtained by the analytic hierarchy process (AHP) matrix. Consistency ratio (CR) and consistency index (CI) were obtained as 0.067 and 0.099 respectively. The areas within the study area that should be excluded from the selection due to different legal and regulatory requirements were excluded from the study area by masking method. The study area was classified into five classes as Absolutely Unsuitable, Unsuitable, Less Suitable, Suitable, Most Suitable. These areas are 136.51 ha, 751.61 ha, 155.04 ha, 216.41 ha, 411.71 ha respectively. The Most Suitable Area for Greenhouse covers 24.63% of the study area. With the greenhouse site selection determined by the study method, it is possible to minimum the mandatory expenses of the investor such as infrastructure, energy and market. In addition, the fact that the data required for location determination can be updated in the future increases the usability and developability of the proposed model in the future.

Anahtar Kelimeler

Greenhouse, Site selection, GIS, Remote sensing, AHP, Multi criteria method

Destekleyen Kurum

Akdeniz Üniversitesi

Kaynakça

• Akıncı H, Özalp AY, Turgut B. 2013. Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Comput Electr Agri, 97: 71-82.
• Alkan Z. 1977. Sera planlama ve inşa tekniği. Ege Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Fakültesi Denizli Ön Lisans Yüksek Okulu, Denizli, Türkiye, pp: 205.
• Arcangeletti E. 2014. Mathematical modeling and GIS applications for greenhouse energy planning in Italy. Appl Math Sci, 8(132): 6651-6664.
• Ayrancı Y. 2011. Muğla yöresinde seraların iklimsel ihtiyaçlarının belirlenmesi. Selçuk Tarım Gıda Bil Derg, 25(1): 96-105.
• Balaban A, Şen E. 1988. Tarımsal yapılar. Ankara Üniversitesi. Ziraat Fakültesi Yayınları, Ankara, Türkiye, pp: 845.
• Cemek B. 2005. Determination of indoor climate requirements of greenhouses in Samsun provinces with–GIS Assisted. J Fac Agri, 36(2): 179-186
• Delibaş L, Bağdatlı MC, Danışman A. 2015. Topoğrafya ve bazı toprak özelliklerinin coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ortamında analiz edilerek ceviz yetiştiriciliğine uygun alanların belirlenmesi: Tekirdağ ili merkez köyleri örneği. Gümüşhane Üniv Fen Bil Enst Derg, 5(1): 50-59.
• Demir M, Yıldız ND, Bulut Y, Yılmaz S, Özer S. 2011. Alan kullanım planlamasında potansiyel tarım alanlarının ölçütlerinin coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yöntemi ile belirlenmesi (Ispir örneği. J Inst Sci Technol, 1(3): 77-86.
• Doğan Ü. 2010. Kuruluş yeri seçimi. URL: http://kisi. deu. edu. tr//uzeyme.dogan/k urulusyerisecimi (erişim tarihi: 21 Ekim 2022).
• DSİ. 2022. DSİ Genel Müdürlüğü, Antalya, Türkiye.
• Dursun H, Dizdar M Y, Kırıştıoğlu Ş, Özcan İ, Hamurkar Y. 2008. Toprak ve arazi sınıflaması standartları teknik talimatı ve ilgili mevzuat. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarımsal Üretim ve Geliştirme Genel Müdürlüğü Yayını, Ankara, Türkiye, pp: 192.
• Eken M, Ceylan A, Taştekin AT, Şahin H, Şensoy S. 2008 Klimatoloji II. DMİ Yayınları, Ankara, Türkiye, pp: 184.
• Erdoğan Ö, Çabuk A, Memlük Y, Perçin H. 2015. Ekolojik alan kullanım kararlarına uygun tarım alanlarının AHP yöntemi kullanılarak Kütahya kenti örneğinde irdelenmesi. Harita Teknol EDerg, 7(2): 1-16.
• Filiz M. 2001. Sera inşası ve kliması. Üniversite Kitapları Akademi Kitabevi, İzmir, Türkiye, pp: 266.
• Göğsu S, Hastaoğlu KÖ. 2019. Ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yönteminde güç fonksiyonu etkisinin incelenmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 17. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Nisan 25-27, Ankara, Türkiye, pp: 1.
• Jo A, Ryu J, Chung H, Choi Y, Jeon S. 2018. Applicability of variousinterpolation approaches for high resolution spatial mapping of climate data in Korea. J Environ Impact Asses, 27(5): 447-474.
• Kendirli B. 2015. Sera ısıtma gereksiniminin tahmininde farklı yaklaşımların incelenmesi. Ziraat Fak Derg, 10(2): 125-134.
• Kouchaksaraei RH, Zolfani SH, Golabchi M. 2015. Glasshouse locating based on swara-copras approach. Int J Strat Property Manag, 19(2): 111-122.
• Marucci A, Cappuccini A, Petroselli A, Arcangeletti E. 2014. Mathematical modeling and GIS applications for greenhouse energy planning in Italy. Appl Math Sci, 8(132): 6651-6664.
• MEGEP. 2007. Bahçecilik, sera yapım tekniği. Millî Eğitim Bakanlığı, Mesleki Eğitim ve Öğretim Sisteminin Güçlendirilmesi Projesi, Ankara, Türkiye, pp: 43.
• Mercan Y. 2019. Aydın ili uygun örtü altı işletme yerlerinin coğrafi bilgi sistemi destekli çok ölçütlü karar analizi ile belirlenmesi. Doktora Tezi, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Aydın, Türkiye, pp: 133.
• MGM. 2021. Meteorolojik veriler. Antalya Meteoroloji Müdürlüğü, URL: https://mevbis.mgm.gov.tr (erişim tarihi: 5 Mayıs 2021).
• OSM. 2022. URL: https://www.openstreetmap.org/ (erişim tarihi: 19 Ağustos 2021).
• Öz H. 2017 Türkiye’de örtü altı yetiştiricilik potansiyelinin solar radyasyon ve güneşlenme süresi parametrelerine göre incelenmesi. Süleyman Demirel Üniv Fen Bil Enst Derg, 21(2): 509-513.
• Öztekin D, Susam T, Gerçekçioğlu R. 2008. Tokat Kazova arazilerinin şeftali yetiştiriciliğine uygunluklarının coğrafi bilgi sistemi yardımıyla belirlenmesi. Tekirdağ Zir Fak Derg, 5(2): 215-225.
• Paul M, Negahban-Azar M, Shirmohammadi A, Montas H. 2020. Assessment of agricultural land suitability for irrigation with reclaimed water using geospatial multi-criteria decision analysis. Agri Water Manag, 231: 105987.
• Resmî Gazete. 2004. Su kirliliği kontrolü yönetmeliği. Tarih: 31.12.2004, Sayı: 25687. URL: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=7221&MevzuatTur=7&MevzuatTertip=5 (erişim tarihi: 22 Şubat 2022).
• Resmî Gazete. 2014. Sulak alanların korunması yönetmeliği. Tarih: 04.04.2014, Sayı:28962. URL: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2014/04/20140404-11.htm (erişim tarihi: 11 Eylül 2022).
• Resmî Gazete. 2017. İçme-kullanma suyu havzalarının korunmasına dair yönetmelik. Tarih: 28.10.2017, Sayı:30224. URL: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2020/03/ 202003 10-1.htm (erişim tarihi: 18 Şubat 2021).
• Resmî Gazete. 2022. Korunan Alanların tespit, tescil ve onayına ilişkin usul ve esaslara dair yönetmelik. Tarih: 5.03.2022, Sayı: 31769. URL: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/ 2022/03/ 20220305-1.htm (erişim tarihi: 22 Mayıs 2022).
• Rezaeiniya N, Ghadikolaei AS, Mehri-Tekmeh J, Rezaeiniya H. 2014. Fuzzy ANP approach for new application: Greenhouse location selection; a case in Iran. J Math Comput Sci, 8(1): 1-20.
• Rezaeiniya N, Zolfani SH, Zavadskas EK. 2012. Greenhouse locating based on anp-copras-g methods–an empirical study based on Iran. Int J Strat Property Manag, 16(2): 188-200.
• Saaty TL. 1980 The analytic hierarchy process. McGraw-Hill International, New York, US, pp: 287.
• Saltuk B, Artun O. 2018. Multi-criteria decision system for greenhouse site selection in lower euphrates basin using geographic information systems (GIS). African J Agri Res, 13(47): 2716-2724.
• Sarı M, Sonmez N, Altunbaş S. 2009. Aksu araştırma ve uygulama istasyonu topraklarının morfolojik, fiziksel ve kimyasal özellikleri. Akdeniz Üniv Zir Fak Derg, 22(2): 157-168.
• Selim S, Koc-San D, Selim C, San BT. 2018. Site selection for avocado cultivation Using GIS and multi-criteria decision analyses: Case study of Antalya, Turkey. Comput Elect Agri, 154: 450-459.
• Şahin M, Toroğlu E. 2020. Analitik hiyerarşi prosesi (AHP) kullanılarak Pınarbaşı ilçesi (Kayseri) arazilerinin tarımsal uygunluk derecelerinin belirlenmesi. Türk Coğrafya Derg, (75): 119-130.
• Taylan ED, Damçayırı D. 2016. Isparta bölgesi yağış değerlerinin IDW ve kriging enterpolasyon yöntemleri ile tahmini. Teknik Dergi, 27(3): 7551-7559.
• Tomar A. 2009. Toprak ve su kirliliği ve su havzalarının korunması. TMMOB İzmir Kent Sempozyumu, 8-10 Ocak, İzmir, Türkiye, pp: 333-345.
• Topçu T, Kocaman İ. 2019. Yalova ve Kocaeli illerindeki bitkisel üretim yapılarında ortaya çıkan yapısal başarısızlıklar üzerine bir araştırma. Gaziosmanpaşa Bil Araş Derg, 8(2): 66-75.
• TUİK. 2022. Türkiye İstatistik Kurumu. URL: https://data.tuik.gov.tr/Kategori/ (erişim tarihi: 29 Eylül 2021).
• Ustaoglu E, Sisman S, Aydınoglu AC. 2021. Determining agricultural suitable land in peri-urban geography using GIS and multi criteria decision analysis (MCDA) techniques. Ecol Model, 455: 109610.
• Von Zabeltitz C. 2010. Integrated greenhouse systems for mild climates: Climate conditions, design, construction, maintenance, climate control. Springer Science & Business Media, new York, US, pp: 267.
• Yüksel A, Yüksel E. 2012. Sera yapım tekniği. Hasad Yayıncılık Ltd. Şti. İstanbul, Türkiye, pp: 272.
• Yüksel Türkboylari EY, Yüksel AN. 2018. Use of solar panels ın greenhouse soil disinfection. Int Advan Res Eng J, 2(2): 195-199.